信号分析与处理 燕庆明 9787121079917 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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燕庆明 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121079917

商品编码：29571956575

包装：平装

出版时间：2009-01-01

基本信息

书名：信号分析与处理

定价：29.00元

作者：燕庆明

出版社：电子工业出版社

出版日期：2009-01-01

ISBN：9787121079917

字数：

页码：237

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.400kg

编辑推荐

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本书是“新编电气与电子信息类本科规划教材”之一，全书共分6个章节，主要对信号分析与处理技术知识作了介绍，具体内容包括信号与系统分析基础、连续信号的频域分析与处理、连续信号的复频域分析与处理、离散信号的分析与处理等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。

内容提要

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本书是为应用型本科学生编写的教材。内容包括6章：信号与系统分析基础、连续信号的频域分析与处理、连续信号的复频域分析与处理、离散信号的分析与处理、数字信号处理、信号分析与处理的MATLAB实现。本书概念清晰、简明易懂、突出应用、图文并茂。书中每章配有小结、习题，后还配有3套自测题，以便学生期末复习之用。
本书可作为本科院校的电气工程、自动化、电子科学与技术、计算机、微电子、机械电子、检测与仪器仪表、医学电子等专业的教材，也可供广大科技工作人员参考。

目录

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作者介绍

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燕庆明，1944年11月生，山东滕州市人，江南大学教授。1970年毕业于西安军事电讯工程学院电子对抗专业。曾任原江南大学副校长，教育部高等学校电工课程教学指导委员会委员，全国高等学校电路和信号系统教学与教材研究会常务理事。在外公开发表研究论文50余篇。从1980

文摘

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序言

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信号分析与处理：理论、方法与应用 本书深入探讨信号分析与处理领域的关键理论、核心方法以及广泛的应用。旨在为读者构建扎实的理论基础，掌握实用的分析工具，并理解其在工程、科学和技术实践中的重要作用。 第一部分：信号的数学描述与基本概念 本部分将从最基础的层面出发，为理解后续内容奠定坚实的基础。我们将深入剖析信号的本质，并建立起一套严谨的数学描述体系。 信号的定义与分类： 首先，我们将明确信号的定义，理解其作为信息载体的基本属性。随后，我们将根据信号的性质，将其划分为不同的类别，例如： 连续信号与离散信号： 区分时间上连续或离散，以及幅度上连续或离散的信号，并阐述它们在数学模型上的差异。 周期信号与非周期信号： 介绍周期性信号的特点，以及如何用基本周期来刻画它们。 能量信号与功率信号： 引入能量和功率的概念，并基于这些概念来区分信号的类型，理解能量有限信号与功率有限信号的特性。 确定信号与随机信号： 阐述确定信号的预测性和随机信号的不确定性，以及它们在建模和分析上的区别。 谐波信号与复指数信号： 重点介绍最基本的信号形式——正弦信号和复指数信号，理解它们的数学表达式、参数（幅度、频率、相位）及其在信号描述中的基础性作用。 数学工具： 为了准确地描述和分析信号，我们需要掌握一系列强大的数学工具。 微积分与线性代数： 回顾并强调微积分在描述信号变化率、累积量等方面的作用，以及线性代数在信号表示（如向量空间、矩阵运算）和系统分析中的核心地位。 复数与复变函数： 深入讲解复数的运算及其在表示周期信号、分析系统频率响应中的优势，理解复变函数如何简化复杂的信号处理问题。 三角函数与傅里叶级数： 详细介绍三角函数（正弦、余弦）的性质，并引入傅里叶级数，这是理解周期信号分解为一系列正弦和余弦分量的关键。我们将阐述傅里叶级数的收敛性、唯一性，以及如何计算傅里叶级数的系数（直流分量、基波分量、各次谐波分量），并分析周期信号的频谱特性。 第二部分：傅里叶变换及其在信号分析中的应用 傅里叶变换是信号分析领域最为核心和强大的工具之一，它能够将信号从时域转换到频域，揭示信号的频率成分。 傅里叶级数与傅里叶变换的联系： 从周期信号的傅里叶级数出发，引导读者理解当信号周期趋于无穷大时，傅里叶级数如何过渡到傅里叶变换。 傅里叶变换的定义与性质： 详细介绍傅里叶变换的数学定义，包括正变换和逆变换。我们将深入探讨傅里叶变换的各项重要性质，这些性质对于简化变换过程和理解频域特性至关重要，例如： 线性性质： 多个信号的叠加其傅里叶变换也是对应变换的叠加。 时移性质： 信号在时域上的移动对应于频域上的相位变化。 频移性质： 信号的频谱搬移对应于时域上的乘以复指数信号。 尺度变换性质： 信号在时间轴上的压缩或扩展对应于频率轴上的扩展或压缩。 微分/积分性质： 信号的微分或积分在频域上对应于乘以jω或除以jω。 卷积性质： 时域上的卷积对应于频域上的乘积，这是系统分析的关键。 帕塞瓦尔定理（能量守恒）： 信号的总能量在时域和频域上是相等的。 傅里叶变换的应用： 频谱分析： 解释傅里叶变换如何揭示信号的频率构成，以及如何通过频谱图来识别信号的特点，例如主频率、谐波分量、带宽等。 系统分析： 讲解如何利用傅里叶变换来分析线性时不变（LTI）系统的频率响应，理解系统的幅频特性和相频特性，以及它们对信号的滤波和失真作用。 滤波器设计： 介绍傅里叶变换在设计各种滤波器（低通、高通、带通、带阻）中的应用，如何根据所需的频率响应来设计滤波器。 调制与解调： 阐述傅里叶变换在通信系统中的作用，如何分析调制信号的频谱，以及如何通过解调恢复原始信号。 第三部分：拉普拉斯变换与Z变换 除了傅里叶变换，拉普拉斯变换和Z变换是分析更广泛信号类型（包括瞬态信号和不稳定系统）以及离散时间信号的强大工具。 拉普拉斯变换： 定义与收敛域： 介绍单边和双边拉普拉斯变换的定义，并强调收敛域（ROC）的重要性，它决定了逆变换的唯一性。 基本函数的拉普拉斯变换： 给出常用的信号（如单位阶跃、指数衰减/增长、冲激）的拉普拉斯变换。 拉普拉斯变换的性质： 讲解与傅里叶变换类似的性质，以及一些特有的性质，如微分、积分、时移、初始值定理、终值定理等。 应用： 系统稳定性分析： 利用拉普拉斯变换分析系统的极点位置来判断系统的稳定性。 瞬态响应分析： 分析系统在初始条件下的瞬态响应。 求解微分方程： 将微分方程转化为代数方程，简化求解过程。 Z变换： 定义与收敛域： 介绍Z变换的定义，以及其在离散时间信号分析中的作用，强调收敛域的意义。 基本序列的Z变换： 给出单位抽样序列、单位阶跃序列、指数序列等基本离散时间序列的Z变换。 Z变换的性质： 讲解Z变换的线性、时移、尺度变换、微分、卷积等性质。 应用： 离散系统分析： 分析离散时间LTI系统的频率响应和传递函数。 离散系统稳定性： 利用Z变换分析离散系统的稳定性。 求解差分方程： 将差分方程转化为代数方程进行求解。 数字滤波器设计： 为数字滤波器设计提供理论基础。 第四部分：随机信号分析 本部分将引入随机信号的概念，并探讨如何对其进行分析和处理。 随机信号的基本概念： 随机过程的定义： 阐述随机过程作为随时间演变的随机变量的集合。 统计特性： 介绍一阶统计量（均值）、二阶统计量（自相关函数、自协方差函数）等。 平稳随机过程： 详细讲解宽平稳（WSS）和严平稳（SWS）随机过程的概念，以及它们的数学表述。 相关函数： 自相关函数： 解释自相关函数如何描述随机信号自身不同时间点的相关性，并阐述其性质（对称性、非负定性）。 互相关函数： 介绍互相关函数如何描述两个不同随机信号之间的相关性。 功率谱密度（PSD）： Wiener-Khinchin定理： 阐述自相关函数与功率谱密度之间的傅里叶变换关系。 功率谱密度的概念与意义： 解释功率谱密度如何描述信号在不同频率上的功率分布，揭示信号的频率特性。 随机信号的滤波： 线性滤波与随机信号： 分析随机信号通过线性系统后的输出统计特性。 最优滤波（Wiener滤波）： 介绍最小均方误差意义下的最优滤波器，以及其设计原理。 第五部分：信号处理的实际应用 本部分将结合前面所学的理论和方法，展示信号分析与处理在各个领域的实际应用。 通信系统： 调制与解调技术： AM、FM、PM、ASK、FSK、PSK等调制方式的原理、频谱分析与实际应用。 信道估计与均衡： 如何利用信号处理技术来补偿信道失真。 信源编码与信道编码： 压缩和纠错的原理。 图像处理： 图像表示： 图像作为二维信号的表示。 图像增强： 对比度拉伸、平滑、锐化等。 图像复原： 去噪、去模糊。 图像压缩： JPEG等压缩算法的原理。 语音信号处理： 语音特征提取： MFCC、LPC等。 语音识别与合成： HMM、DNN等模型。 语音增强与降噪： 生物医学信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）等信号的分析： 疾病诊断中的应用。 医学成像： MRI、CT等成像技术的信号处理原理。 其他应用领域： 雷达与声纳信号处理。 地震信号分析。 金融信号分析。 控制系统中的信号处理。 总结与展望： 本书力求全面、系统地介绍信号分析与处理的核心理论和方法，并通过丰富的应用案例来展示其重要性和广泛性。在掌握了这些基础知识后，读者将能够进一步深入研究特定领域的信号处理技术，并为解决实际工程问题提供强有力的工具。信号处理技术仍在不断发展，未来将在人工智能、大数据等新兴领域发挥更重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本优秀的专业书籍，不仅要教会你“是什么”，更要告诉你“为什么”和“怎么做”。这本关于信号分析的书，在“怎么做”的引导上做得非常出色。它没有局限于纯粹的理论阐述，而是穿插了大量的实际案例分析。比如，在讲解噪声抑制时，书中模拟了不同类型的环境噪声对采集到的有用信号产生的具体影响，然后针对性地提出了不同的滤波方案，并且详细说明了每一步代码实现的逻辑思路。虽然书本身没有附带配套的编程代码光盘或在线资源，但作者详尽的文字描述，足以让我根据自己的工具（比如Matlab或者Python）进行高效的转化和实现。这种理论联系实际的教学方式，极大地提升了学习的趣味性，让我感觉自己不仅仅是在读一本书，而是在参与一个完整的工程项目的设计过程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量，说实话，在这个价位上算是相当给力了。纸张的选择上，虽然不是那种极其昂贵的铜版纸，但足够厚实，油墨的覆盖均匀，长时间阅读下来眼睛也不会感到特别疲劳。关键在于图表的清晰度。在信号处理这类高度依赖图形和波形展示的学科中，图表质量直接决定了学习效率。这本书里的频谱图、时域波形图以及各种系统框图，线条都非常锐利，即便是那些细节丰富的双通道频谱图，也能清晰地区分开来。我甚至尝试着对照书中的例子，自己用软件去复现那些波形，发现书中的示例数据和最终呈现的效果几乎完美吻合，这极大地增强了我对书中理论的信任感。它给我的感觉是，这不是一本草草完稿的应付之作，而是倾注了作者大量心血的、经得起推敲的专业作品。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，对于零基础的读者来说，这本书的阅读门槛确实存在，它需要你有一定的数学基础，特别是线性代数和微积分的知识储备。我刚开始翻阅时，有些章节确实需要查阅一些预备知识才能跟上作者的思路。然而，正是这种对深度的坚持，使得这本书在众多入门读物中脱颖而出。它拒绝用简化的模型去掩盖复杂的现实，而是勇敢地将信号处理世界中的那些“棘手”的部分呈现出来，然后引导读者去征服它们。如果有人问我，想系统、深入地学习信号分析与处理，有没有一本“不走寻常路”的推荐，我会毫不犹豫地指向这本书。它可能不是最轻松的选择，但绝对是最扎实、最可靠的知识基石，读完之后，你会觉得自己对信号的理解上了一个全新的台阶，不再是浮光掠影的皮毛知识。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的深度绝对不是盖的，对于已经在相关领域摸爬滚打过一段时间的人来说，它提供了一个重新审视和深化理解的机会。我特别欣赏作者在处理现代信号处理技术，比如小波变换和自适应滤波这些前沿内容时的那种严谨态度。很多教科书在讲到小波分析时，往往只是点到为止，给出几个公式就草草了事，让人感觉云里雾里。但这里，作者花了大量的篇幅，从理论推导到实际应用场景的分析，都做到了面面俱到。我印象最深的是关于滤波器设计的那一章，不仅仅是讲解了窗函数法和频率采样法，更是深入剖析了不同设计方法的优缺点及其在具体工程问题中的适用性。这不再是死板的知识点罗列，而更像是一位资深工程师在传授他的经验和教训。每次读到关键性的推导步骤，我都会停下来，反复琢磨作者是如何一步步将复杂的数学模型简化并赋予物理意义的，这种“顿悟”的感觉，是阅读其他同类书籍时很少体会到的。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的家伙，初次捧起它的时候，就有一种沉甸甸的知识感压过来。封面设计得挺朴素，正如书名所揭示的那样，直奔主题，没有多余的花哨。我一直对数字信号处理这块领域充满好奇，但总觉得入门有点难，那些复杂的公式和抽象的概念常常让人望而却步。然而，这本书的结构安排似乎考虑到了初学者的困境。它不是那种一上来就堆砌高深理论的教材，而是采取了一种循序渐进的策略。开篇部分对基础的傅里叶分析做了非常细致的铺垫，甚至连复数运算和三角函数之间的关系都梳理得井井有条。读完前几章，我感觉自己对信号的频域表示有了更直观的理解，而不是仅仅停留在“公式背诵”的层面。尤其是作者在讲解离散时间信号和系统时的比喻，非常形象，让我这个非科班出身的人也能大致把握住脉络。当然，要想真正吃透里面的内容，显然还需要后续大量的练习和实践，但至少，它为我搭建了一个坚实的知识框架，让人有信心继续深挖下去。